confusion matrix在遥感领域的中文意思

在遥感领域中，“confusion matrix”通常翻译为“混淆矩阵”或“误差矩阵”。它是一种用于评估分类或识别结果的表格，可以帮助分析算法的准确性和可靠性。在遥感数据分类和目标检测等应用中，混淆矩阵用于比较分类算法的预测结果与实际结果之间的差异。混淆矩阵将实际类别和预测类别分别列在矩阵的行和列中，通过计算真阳性、假阳性、真阴性和假阴性等指标，可以得到分类算法的精度、召回率、F1分数等评价指标。

相关问题

深度学习、遥感领域常用精度评价指标盘点

在深度学习和遥感领域，常用的精度评价指标有以下几种：

1. 精确度（Accuracy）：精确度是指分类器正确分类的样本数与总样本数之比。它是最常用的评价指标之一，适用于多类别分类问题。

2. 精确率（Precision）：精确率是指分类器判定为正例中真正为正例的样本数与分类器判定为正例的样本数之比。它衡量了分类器判定为正例的准确性。

3. 召回率（Recall）：召回率是指分类器判定为正例中真正为正例的样本数与真实正例的样本数之比。它衡量了分类器对正例的识别能力。

4. F1值（F1-score）：F1值是精确率和召回率的调和平均值，综合考虑了分类器的准确性和对正例的识别能力。F1值越高，表示分类器越好。

5. Kappa系数（Cohen's Kappa）：Kappa系数是一种用于评估分类器性能的统计量，它考虑了分类器预测结果与随机预测结果之间的一致性。Kappa系数范围在[-1, 1]之间，值越接近1表示分类器性能越好。

6. 混淆矩阵（Confusion Matrix）：混淆矩阵是一种可视化工具，用于展示分类器的分类结果。它将真实类别与预测类别进行对比，可以直观地了解分类器的分类情况。

这些指标可以帮助我们评估深度学习模型在遥感领域的分类任务中的性能表现。根据具体的问题和需求，选择合适的指标进行评价和比较。

var roi = ee.Geometry.Rectangle(-122.347, 37.743, -122.024, 37.838); var imgCollection = ee.ImageCollection('COPERNICUS/S2_SR') .filterBounds(roi) .filterDate('2021-01-01', '2021-12-31') .select('B.*'); var lc = ee.Image('ESA/WorldCover/v100/2020'); var classValues = [10, 20, 30, 40, 50, 60, 70, 80, 90, 95, 100]; var remapValues = ee.List.sequence(0, 10); var label = 'lc'; lc = lc.remap(classValues, remapValues).rename(label).toByte(); var sample = imgCollection.map(function(img) { var sample = img.addBands(lc).stratifiedSample({ numPoints: 100, classBand: label, region: roi, scale: 10, geometries: true }); return sample; }).flatten(); // 向样本中添加一个随机值字段，并使用它将大约80%的特征划分为定型集，20%的特征划分为验证集。 sample = sample.randomColumn(); var trainingSample = sample.filter('random <= 0.8'); var validationSample = sample.filter('random > 0.8'); // 从训练样本中训练SVM分类器(C-SVM分类、投票决策过程、线性核)。 var trainedClassifier = ee.Classifier.libsvm().train({ features: trainingSample, classProperty: label, inputProperties: imgCollection.first().bandNames() }); // 获取有关已训练分类器的信息。 print('Results of trained classifier', trainedClassifier.explain()); // 获取训练样本的混淆矩阵和总体准确性。 var trainAccuracy = trainedClassifier.confusionMatrix(); print('Training error matrix', trainAccuracy); print('Training overall accuracy', trainAccuracy.accuracy()); // 获得验证样本的混淆矩阵和总体精度。 validationSample = validationSample.classify(trainedClassifier); var validationAccuracy = validationSample.errorMatrix(label, 'classification'); print('Validation error matrix', validationAccuracy); print('Validation accuracy', validationAccuracy.accuracy()); // 对来自训练好的分类器的反射图像进行分类。 var img = imgCollection.mosaic(); var imgClassified = img.classify(trainedClassifier); // 请帮我详细解释这段代码的变量和含义。

这段代码使用 Google Earth Engine 平台进行遥感图像分类。以下是代码中的各个变量和含义：

- `roi`：感兴趣区域（Region of Interest），在这里是一个矩形区域。
- `imgCollection`：遥感影像数据集合，包含了 Sentinel-2 卫星的表面反射率数据。
- `lc`：地表覆盖分类数据集，包含了全球的地表覆盖类型。
- `classValues`：地表覆盖分类数据集中各类别的数值表示。
- `remapValues`：将地表覆盖分类数据集中的类别数值映射为 0-10 范围内的整数。
- `label`：用于分类的标签名称，这里是地表覆盖分类数据集中的类别。
- `sample`：从 Sentinel-2 影像中随机选取的样本点，包含了地表反射率和地表覆盖分类数据。
- `trainingSample`：用于训练分类器的样本集，包含了 80% 的样本点。
- `validationSample`：用于验证分类器性能的样本集，包含了 20% 的样本点。
- `trainedClassifier`：训练好的 SVM 分类器。
- `trainAccuracy`：训练样本的混淆矩阵和总体准确性。
- `validationAccuracy`：验证样本的混淆矩阵和总体精度。
- `img`：遥感影像的合成影像，用于进行分类。
- `imgClassified`：使用训练好的分类器对遥感影像进行分类后的结果。

在这个代码中，主要的流程是从 Sentinel-2 影像中随机选取样本点，然后使用地表覆盖分类数据集对这些样本点进行标注。接着，使用训练样本集来训练 SVM 分类器，并使用验证样本集来验证分类器的性能。最后，使用训练好的分类器对遥感影像进行分类。